中国地名

我因为网上找不到相关资源，才自行转换出SQL Server和Access版本的详细地名表SQL语句。这些语句可以在任何支持SQL的数据库中创建表格，包含大约3740条中国行政区名字。

这是一个包含中国各地省市区县地名及其关联关系的综合数据库。其中包括了台湾、香港、澳门等地区的地名信息。

这份MySQL脚本详细列出了全国所有省市县的地名及其准确的经纬度坐标，经过百度API确认。这些数据是通过先进的技术手段获取，确保准确性和实用性。

基于河南省村级粒度地名数据库，通过地理编码实现数据空间化，运用统计分析和地理信息系统空间分析方法，探究了河南省地名的统计特征、空间分布特征及区域性特征，并完成了河南省地名景观区划。研究发现，河南省地名景观蕴含着丰富的自然和人文景观特色，是该区域千百年来人类活动和文化交融的成果。河南省不仅“山水”地名景观丰富，而且以自然地理实体命名的地名众多，体现了中原地区独特的自然和人文地理环境的历史积淀与集聚性。同时，河南省地名景观在地域上呈现出空间分布的不均衡性。

全国省/城市二级地名数组的完整性和实用性都挺高，适合做联动菜单、表单填写、地址选择器这些需求。数据结构清晰，直接按省份分组，每个省下挂城市，结构一目了然，用起来顺手。 全国省/城市二级地名数组的完整性和实用性都挺高，适合做联动菜单、表单填写、地址选择器这些需求。数据结构清晰，直接按省份分组，每个省下挂城市，结构一目了然，用起来顺手。 省市联动的话，搭配select元素配点onchange事件，基本就能搞定前端部分。后端要存结构化的地名表，也可以参考这个资源里提到的MySQL 表结构，不需要自己敲一遍表。 嗯，别忘了城市数据偶尔会有更新，像“西安”以前是“西安市”，数据里写法不统一，建议上线前简

史上最全的shapefile数据，涵盖香港，澳门，台湾，以及所有省、市、区、县的详细信息。

《世界地名和人名大辞典-中英文对照》是专为机器学习设计的重要资源，涵盖丰富的地名和人名数据。这部辞典提供双语对照信息，对于训练自然语言处理模型（NLP）尤为重要，特别是在翻译、命名实体识别（NER）、信息检索和知识图谱构建等领域。人名部分约有38万个中英文对应，为模型提供丰富训练样本，帮助提升命名实体识别的准确性。地名部分约17万个，有助于地理信息系统、新闻分析和旅行推荐系统等任务。数据以Excel格式提供，便于导入Python的Pandas库进行预处理和清洗。

这份列表包含截至2020年底中国大陆地区的机场信息，包括机场代码、名称、所在省份及城市。 | 机场代码 | 机场名称 | 省份 | 城市 ||---|---|---|---|| PEK | 北京首都国际机场 | 北京市 | 北京市 || PVG | 上海浦东国际机场 | 上海市 | 上海市 || CAN | 广州白云国际机场 | 广东省 | 广州市 || ... | ... | ... | ... | （注：此处仅为示例，完整列表请参考相关数据源。）

包含中国省市区的详细联动数据，以及银联官方四位城市地区码。创建了名为tbl_region的表格，其中包括地区编号、地区名称、地区级别、父地区编号和状态等字段。这些数据已经投入使用。

本论文构建了一个增长模型，与中国近期增长经验的显著特征相一致：高产出增长、持续的资本投资回报、制造业内部的广泛再分配、劳动份额下降和积累大量外汇盈余。理论的基础是金融不完善和生产率异质性。部分企业使用更高生产力的技术，但低生产率企业因信贷市场准入更好而存活下来。由于金融不完善，由企业家经营的高生产率企业必须通过内部储蓄获得融资。如果这些储蓄足够大，高生产率企业就会超过低生产率企业，并吸引越来越多的就业份额。金融一体化企业的缩减迫使越来越多的国内储蓄投资于外国资产，从而产生外汇盈余。经过校准的理论版本